帮我讲解一下下面每行代码的意思from sklearnsvm import SVR model_svr = SVRkernel=rbf C=1e3 gamma=01model_svrfitX_train y_train y_pred_svr = model_svrpredictX_testdf_ads_pred_svr = X_testcopy df_ads_pred_svr浏览量真值 = y_t

这段代码使用了Scikit-learn库中的支持向量机（SVM）模型（SVR），用于进行回归分析。

from sklearn.svm import SVR：从Scikit-learn库中导入支持向量机（SVM）回归模型。
model_svr = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)：使用SVR模型创建一个名为model_svr的变量，其中kernel参数指定使用的核函数类型为径向基函数（'rbf'），C参数表示正则化强度，gamma参数表示径向基函数的参数。
model_svr.fit(X_train, y_train)：用训练数据X_train和y_train来训练SVR模型。
y_pred_svr = model_svr.predict(X_test)：用训练好的模型对测试数据X_test进行预测，得到预测结果y_pred_svr。
df_ads_pred_svr = X_test.copy()：将测试数据X_test复制一份到df_ads_pred_svr中，用于存储真实值和预测值。
df_ads_pred_svr['浏览量真值'] = y_test：将真实值y_test添加到df_ads_pred_svr中的“浏览量真值”列中。
df_ads_pred_svr['浏览量预测值'] = y_pred_svr：将预测值y_pred_svr添加到df_ads_pred_svr中的“浏览量预测值”列中。
df_ads_pred_svr：输出df_ads_pred_svr，即真实值和预测值。
print("支持向量机预测集评分：", model_svr.score(X_test, y_test))：输出测试集上的SVR模型得分，score()方法将真实值和预测值进行比较并计算出得分。
print("支持向量机训练集评分：", model_svr.score(X_train, y_train))：输出训练集上的SVR模型得分